データプライバシー に関する最新の記事

CDMは、高品質な画像を生成しながら、機密のトレーニングデータを保護するのに役立つよ。

新しいプロトコルが時間ロックパズルを強化して、安全な未来のコミュニケーションを実現するよ。

DNNアクセラレーターへの自動攻撃は、少ない労力でモデルの詳細を明らかにすることができる。

新しい方法がプライバシーとフェデレーティッドラーニングのモデルトレーニングを改善する。

音に基づくキーボード攻撃のリスクと自分を守る方法について学ぼう。

CABBは、業界全体で機密情報を守りつつ、モデルの適応を強化するよ。

徐々に感度タイピングについて学び、それがプログラミングのセキュリティ向上にどんな役割を果たすのかを理解しよう。

フェデレーテッド機械学習のプライバシー保護における可能性と課題を検討する。

新しいフレームワークが暗号化データとプライバシー保護でQNNトレーニングを改善した。

新しい方法がデータポイズニング攻撃に対するフェデレーテッドラーニングのセキュリティを強化する。

新しい方法が、グラフニューラルネットワークを使って垂直的フェデレーテッドラーニングシステムの脆弱性を明らかにした。

プライバシーを守りつつ、公開データセットを使ってより良い画像生成をする方法。

PPIMCEはプライバシーを損なうことなく、安全なデータ処理でのパフォーマンスを向上させる。

合成健康データを使ってCDSSの開発を改善する方法を探ってる。

フェデレーテッドラーニングは、機密データをプライベートに保ちながら安全にコラボレーションできるんだ。

安全なデータ集約の新しい手法は、効率とプライバシーを向上させることを目指している。

新しいチップレットデザインが完全準同型暗号の効率を高める。

新しい方法で会議の要約が改善され、機密データを守れるようになった。

プライバシーを守りながら、モデルを現実のデータに適応させる新しい方法。

オンライン追跡におけるリンク装飾の使用を調査中。

フェデレーテッドラーニングは、データプライバシーを守りつつ、多様な参加者の間で機械学習の協力を向上させるんだ。

新しいツールは、アナリストを守り、通報処理を早くすることを目指してる。

盲annotationがエンティティマッチング中のデータプライバシーをどう向上させるか学ぼう。

機械学習の言語サービスでコストを下げる新しい方法。

データプライバシーを強化しつつ、コミュニケーションコストを最小限に抑える新しいアプローチ。

フェデレーテッドラーニングのセキュリティを強化するための革新的な防御方法を探ってみて。

新しい方法がローカルデバイス上の言語モデルの速度と効率を向上させるよ。

ユーザープライバシーを守りながら、攻撃からフェデレーテッドラーニングを守る新しい方法。

従業員のデータ利用の可視性を高めるためのツールチェーン。

プライバシーリスクに対処しつつ、機械学習モデルから貴重なインサイトを提供する。

ユーザーのプライバシーを守りながら、日常の活動を分析する新しい方法があるよ。

子供の顔の多様な画像を作って、認識システムを強化する。

新しい方法が医療画像での臓器や腫瘍のセグメンテーションを改善する。

AIGCは、デジタルコンテンツを効率よく生成する方法を再定義する。

IDiff-Faceメソッドは、顔認識を向上させるために合成データを改善するよ。

歩数データがどんなふうに個人情報やプライバシーリスクを暴露するかを分析する。

ユーザーデータプライバシーのための機械的な忘却の複雑さと解決策を探る。

この研究は、適応圧縮手法を使ってフェデレーテッドラーニングの効率とプライバシーを向上させることに焦点を当ててるよ。

合成データの共有はプライバシーを守りながら健康研究を進めるよ。

データプライバシーを守るために、DNNとSNNを同型暗号で組み合わせる。